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- ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
역사적으로 KIST가 먼저 생겼고, 거기서 파생된 기관이라 KIST와 비슷하면서도 구별되게 하려고 그런거에요ㅋㅋㅋ
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- 미국 교수가 뭐 엄청 대단하신 분들인 줄 아네.
미국에서 교수 하다가 한국 교수로 온 사람이 태반인데.
하여간 세상물정 모르는 애들이 익명성 뒤에 숨어서 부끄러운 줄 모르고 나서지. 밖에서는 찍 소리도 못하면서.
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- 누가 대학원 입학하라고 했나요?
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- 서울, 그것도 고려대에 계셨던 분이 P로 가는 경우가 있었나요?
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- ML 하는사람인데 포스텍 비전이 이제는 고대랑 비교를 당하네 라는 생각이 먼저드네요.
고대가 물론 잘하는 교수님도 계셨고, 또 최근에 좋은 교수님도 많이 뽑아서 많이 좋아진게 사실이긴 합니다.
하지만 포스텍은 멏년 전 부터 계속 잘 하고 있었고 거기서 나온 논문들 몇몇은 CV의 각 세부분야에서 유명한 논문들도 많습니다. 그래서 유명한 교수님도 많은데 가장 대단했던건 그 교수님들이 다 아직 젊었기 때문에 'CV는 포스텍이 장난아니다' 라는 말이 자주 나왔습니다.
마지막으로, 포스텍은 여전히 규모(교수님 및 대학원생의 수)가 그리 크지 않은 것을 꼭 고려해야 한다고 생각합니다. 그런 관점에서 봤을 때, 포스텍은 최소한 CV 분야에서는 오히려 서울대보다 더 좋은 성과를 내고있는게 아닌가 라고 개인적으로 생각합니다.
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AI 기술의 성숙도
뻔뻔한 칼 세이건*
2021.10.11
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최근에 드는 생각인데 AI 기술은 성숙기에 들어갔다고 보는 것이 맞지 않을까? ResNet, 알파고, GAN 등 뭐 하나 나오면 서둘러 응용하기 바빠 죽던 시절에서, 순전히 내 입장에서 판단한 것이긴한데 NIPS에서 뭘 하든 ICML에서 뭘 하든 이전만큼 큰 관심이 없는 것 같아. 물론 최근 연구의 중요도가 떨어진다는게 아니라, 세계적 석학들이 하는건데 다 AI 기술이나 통계적 시각에선 근본적 척도에서 중요하겠지. 이게 기술의 발전이 로그 함수 모양이라고 치면, 이제는 왠만큼은 평평한 구간에 들어간 것이 아닐까. 사람들이 요즘 들어 중요하다고 얘기하는 메타러닝, 퓨샷러닝, 컨티뉴얼러닝 등등 재밌기는한데 이전에 나온 주제들만큼 쇼킹하진 않은것 같아.
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